1. 项目概述与行业背景最近几年，我身边不少做医疗影像和生物信息的朋友，都开始把目光投向了一个叫“计算病理学”的领域。简单来说，这活儿就是把传统病理科医生在显微镜下看的那一张张巨大的“玻璃切片”，变成电脑里一张张动辄几十…

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1. ARM虚拟化中的Hypervisor控制寄存器概述在ARMv8/v9架构的虚拟化扩展中，Hypervisor控制寄存器是实现硬件辅助虚拟化的核心机制。这些寄存器主要运行在异常级别EL2（Hypervisor层），负责管理虚拟机和物理硬件之间的关键交互。其中&…

PyTorch 自定义算子开发：C 扩展与 CUDA 加速 1. 技术分析 1.1 自定义算子需求 当 PyTorch 内置算子无法满足需求时，需要开发自定义算子： 场景描述示例特殊算法自定义数学运算自定义损失函数性能优化GPU 加速特定操作CUDA kernel研究创新实现前…

1. 项目概述：当AGI遇见医学影像，一场静默的革命最近和几位在顶尖医院影像科和AI实验室工作的朋友聊得比较多，大家不约而同地提到一个词：AGI，也就是通用人工智能。过去几年，我们见证了以GPT系列为代表的大型…

1. 从8/16位到32位处理器的迁移背景作为一名在嵌入式领域摸爬滚打多年的工程师，我见证了处理器架构的快速迭代。记得十年前，8位单片机还是大多数嵌入式项目的标配，16位处理器则被视为高端选择。而如今，32位处理器已经凭借惊人的性…

1. 项目概述：在本地运行你自己的大语言模型 如果你和我一样，对把AI能力完全掌握在自己手里这件事着迷，那么今天聊的这个项目绝对会让你兴奋。 gpt4local ，或者更亲切地叫它 g4l ，本质上是一个高级的Python封装库&…

PyTorch 模型并行策略：数据并行 vs 模型并行 1. 技术分析 1.1 并行策略对比 策略描述适用场景通信开销数据并行数据拆分到多个 GPU模型小，数据量大低模型并行模型拆分到多个 GPU模型大，无法单卡容纳高混合并行同时使用数据和模型并行超大模型…